피마 인디언 당뇨병 예측

아나콘다3 주피터 노트북 환경에서 시작합니다. 텐서플로우와 케라스, 넘파이, 판다스 등과 사이킷런 모듈들을 임포트해줍니다. csv파일에서 불러온 데이터를 바탕으로 헤드값을 확인하면서 컬럼과 인덱스를 정리해줍니다. 샘플들은 0이 아닌 1부터 시작하도록 변경해줬습니다. Matplotlib 히트맵 그래프를 출력합니다. 정교한 그래프를 그리도록 도와주는 seaborn 라이브러리를 통해 각 샘플들 간 어떤 상관관계가 있는지 알아볼 수 있습니다. 그래프에 사용된 heatmap() 함수는 각 항목 간의 상관관계를 나타내주는데 두 항목씩 짝을 지은 뒤 각각 어떤 패턴으로 변화하는 관찰하는 함수입니다. 히트맵 그래프의 교차점 수치를 바탕으로 주요 성분을 비교하는 그래프를 출력합니다. bins값 조절을 통해 그래프의 칸 간격 및 정밀도를 조절할 수 있습니다. 시드값을 입력하고 데이터셋을 로드합니다. 오차행렬과 정밀도 추출을 위한 표시 함수를 정의합니다. 로지스틱 회귀를 통한 학습과 예측을 수행합니다....

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